用于照明的GAN

Question

我正在使用GAN读取一个纸来处理图像中的光照。本文提出了利用SSIM损失对重建图像进行质量评价的方法。然而，在SSIM丢失中，有一个超value C1，C2，它依赖于像素的动态值(作者说它们的模型是1)。然而，本文没有提到生成器的输出层，我假设它是tanh函数。但tanh的输出值介于-1和1之间(动态值= 2)，这与我提到的SSIM超参数相矛盾。有人能给我解释一下吗？

Answer 1

GAN发生器可以具有任意类型的输出激活函数。一些人已经证明比其他人工作得更好，比如TanH，但是sigmoid也经常被使用。

这里的关键是它取决于您的真实数据。如果您的真实数据位于功能空间[0, 1]^n中，那么输出激活应该是一个sigmoid函数。如果数据驻留在[-1, 1]^n空间中，那么它应该是一个TanH函数。但是，如果您的数据位于[-\infty, \infty]^n中，您甚至可以选择一个线性输出层。生成器应该能够在与向鉴别器抛出的真实数据相同的空间中生成。